基于深度学习的驾驶员疲劳与危险行为的检测系统及方法

本发明公开了基于深度学习的驾驶员疲劳与危险行为的检测系统及方法，以解决现有疲劳及危险检测算法精度低、部署困难的技术问题，属于智能驾驶技术领域。基于深度学习的驾驶员疲劳与危险行为的检测方法，步骤一、收集数据集；步骤二、构建改进的YOLOv5n模型的主干网络；步骤三、对收集的数据集进行图像预处理；步骤四、提取预处理后的数据集的图像特征；步骤五、图像特征输入解耦检测头当中，随后输出每个网格上的驾驶员状态预测结果；步骤六、进行重复训练迭代，得到最优的模型训练权重；步骤七、将最优的模型训练权重转换为ONNX格式，并将转化后的最优训练权重的模型部署到小型承载设备，将摄像头接入小型承载设备，运行后得到最终的识别结果。